- Co děláme
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Běžná data
-
- Řešení
- Plošina
- Společnost
Odemkněte komplexní informace v nestrukturovaných datech s extrakcí a rozpoznáním entit
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
80 % dat v doméně zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nedostupné. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, který omezuje množství použitelných dat. Porozumění textu v lékařské oblasti vyžaduje hluboké porozumění jeho terminologii, aby se odemkl jeho potenciál. Shaip vám poskytuje odborné znalosti pro anotaci dat o zdravotní péči za účelem vylepšení AI enginů ve velkém měřítku.
Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023
80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná.
Nabízíme služby anotací lékařských dat, které pomáhají organizacím extrahovat kritické informace z nestrukturovaných lékařských dat, tj. lékařských poznámek, souhrnů přijetí/propuštění EHR, zpráv o patologii atd., které pomáhají strojům identifikovat klinické entity přítomné v daném textu nebo obrázku. Naši odborníci na doménu vám mohou pomoci poskytnout statistiky specifické pro danou doménu – tj. symptomy, nemoci, alergie a léky, které vám pomohou získat informace o péči.
Nabízíme také proprietární rozhraní Medical NER API (předtrénované modely NLP), které mohou automaticky identifikovat a klasifikovat pojmenované entity prezentované v textovém dokumentu. Lékařská NER API využívají proprietární znalostní graf s více než 20 miliony vztahů a více než 1.7 milionu klinických konceptů.
Od licencování dat a jejich shromažďování až po anotaci dat, Shaip vám pomůže.
Naše služby lékařské anotace zvyšují přesnost umělé inteligence ve zdravotnictví. Pečlivě označujeme lékařské obrázky, texty a zvuk a využíváme naše odborné znalosti k výcviku modelů umělé inteligence. Tyto modely zlepšují diagnostiku, plánování léčby a péči o pacienty. Zajistěte vysoce kvalitní a spolehlivá data pro aplikace pokročilých lékařských technologií. Důvěřujte nám, že zlepšíme vaše lékařské znalosti AI.
Vylepšete lékařskou AI anotací vizuálních dat z rentgenových snímků, CT skenů a MRI. Zajistěte, aby modely umělé inteligence fungovaly excelentně v diagnostice a léčbě, a to na základě expertního označování dat. Získejte lepší výsledky pacientů díky vynikajícím náhledům na zobrazování.
Pokročilá umělá inteligence ve zdravotnictví s podrobnou anotací videa. Vylepšete učení AI pomocí klasifikací a segmentací v lékařských záběrech. Vylepšete svou chirurgickou umělou inteligenci a monitorování pacienta pro lepší poskytování zdravotní péče a diagnostiku.
Zefektivněte vývoj lékařské umělé inteligence pomocí odborně anotovaných textových dat. Rychle analyzujte a obohacujte rozsáhlé objemy textu, od ručně psaných poznámek až po zprávy o pojištění. Zajistěte přesné a použitelné informace o pokroku ve zdravotnictví.
Využijte odbornost NLP k přesné anotaci a označení lékařských zvukových dat. Vytvářejte hlasově podporované systémy pro bezproblémové klinické operace a integrujte AI do různých hlasem aktivovaných zdravotnických produktů. Zvyšte přesnost diagnostiky pomocí odborného zpracování zvukových dat.
Zefektivněte zdravotnickou dokumentaci tím, že ji převedete na univerzální kódy s lékařským kódováním AI. Zajistěte přesnost, zvyšte efektivitu účtování a podpořte bezproblémové poskytování zdravotních služeb pomocí špičkové asistence umělé inteligence při kódování lékařských záznamů.
Proces anotace se obecně liší od požadavků klienta, ale zahrnuje především:
Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopte rozsah a pokyny pro anotace)
Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt
Fáze 3: Cyklus zpětné vazby a kontrola kvality anotovaných dokumentů
Pokročilé algoritmy AI a ML transformují zdravotní péči pomocí různých lékařských procesů. Tyto špičkové technologie umožňují automatizaci zdravotnictví, což vede ke zvýšené efektivitě, přesnosti a péči o pacienty. Abychom lépe porozuměli jejich potenciálnímu dopadu, prozkoumáme následující případy použití:
Naše služba anotací radiologických snímků zdokonaluje diagnostiku AI a zahrnuje další úroveň odborných znalostí. Každý rentgen, MRI a CT sken je pečlivě označen a zkontrolován odborníkem na daný předmět. Tento další krok v tréninku a kontrole zvyšuje schopnost AI odhalit abnormality a nemoci. Zvyšuje přesnost před doručením našim klientům.
Naše anotace snímků zaměřená na kardiologii zpřesňuje diagnostiku AI. Přivádíme kardiologické odborníky, kteří označují složité obrázky související se srdcem a trénují naše modely umělé inteligence. Než odešleme data klientům, tito specialisté zkontrolují každý snímek, aby zajistili špičkovou přesnost. Tento proces umožňuje AI přesněji detekovat srdeční stavy.
Naše služba anotací snímků ve stomatologii označuje zubní snímky pro vylepšení diagnostických nástrojů AI. Přesnou identifikací zubního kazu, problémů se zarovnáním zubů a dalších stavů chrupu umožňují naše malé a střední podniky AI zlepšit výsledky pacientů a podporovat zubní lékaře při přesném plánování léčby a včasné detekci.
Ve zdravotnické dokumentaci je k dispozici velké množství lékařských dat a znalostí především v nestrukturovaném formátu. Anotace lékařské entity nám umožňuje převádět nestrukturovaná data do strukturovaného formátu.
2.1 Atributy medicíny
Léky a jejich atributy jsou dokumentovány téměř v každém lékařském záznamu, který je důležitou součástí klinické domény. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy léků podle pokynů.
2.2 Atributy laboratorních dat
Laboratorní data jsou většinou doprovázena jejich atributy v lékařském záznamu. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy laboratorních dat podle pokynů.
2.3 Atributy měření těla
Měření těla je většinou doprovázeno jejich atributy v lékařském záznamu. Většinou se skládá z vitálních funkcí. Můžeme identifikovat a komentovat různé atributy měření těla.
Spolu s generickou lékařskou anotací NER můžeme také pracovat na anotacích specifických pro doménu, jako je onkologie, radiologie atd. Zde jsou entity NER specifické pro onkologii, které lze anotovat – problém s rakovinou, histologie, stadium rakoviny, stadium TNM, stupeň rakoviny, dimenze, Klinický stav, Test nádorových markerů, Léčba rakoviny, Chirurgie rakoviny, Radiace, Studovaný gen, Kód variace, Místo těla
Spolu s identifikací a anotací hlavních klinických jednotek a vztahů můžeme také anotovat nežádoucí účinky určitých léků nebo postupů. Rozsah je následující: Označování nežádoucích účinků a jejich původců. Přiřazení vztahu mezi nepříznivým účinkem a příčinou účinku.
Po identifikaci a anotaci klinických entit také přiřadíme relevantní vztah mezi entitami. Mezi dvěma nebo více koncepty mohou existovat vztahy.
Spolu s identifikací klinických entit a vztahů můžeme klinickým entitám přiřadit také Stav, Negaci a Předmět.
Anotace časových entit z lékařského záznamu pomáhá při vytváření časové osy cesty pacienta. Poskytuje odkaz a kontext k datu spojenému s konkrétní událostí. Zde jsou entity data – datum diagnózy, datum procedury, datum zahájení medikace, datum ukončení medikace, datum zahájení radiace, datum ukončení radiace, datum přijetí, datum propuštění, datum konzultace, datum poznámky, začátek.
Týká se procesu systematického organizování, označování a kategorizace různých částí nebo částí dokumentů, obrázků nebo dat souvisejících se zdravotní péčí, tj. anotace příslušných částí dokumentu a klasifikace částí do příslušných typů. To pomáhá při vytváření strukturovaných a snadno dostupných informací, které lze použít pro různé účely, jako je podpora klinického rozhodování, lékařský výzkum a analýza dat o zdravotní péči.
Anotace kódů MKN-10-CM a CPT podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů RXNORM podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem uvedeny také důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů SNOMED podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů UMLS podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem uvedeny také důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Naše služba anotací snímků se specializuje na CT skeny pro přesné označení pro trénink AI s velkým zaměřením na detailní anatomické struktury. Odborníci na jednotlivé předměty nejen kontrolují, ale také trénují na každém snímku pro špičkovou přesnost. Tento pečlivý proces pomáhá při vývoji diagnostických nástrojů.
Naše služba anotací snímků MRI dolaďuje diagnostiku umělé inteligence. Naši odborníci na předmět školí a kontrolují každý sken pro maximální přesnost před dodáním. Skenování magnetickou rezonancí označujeme přesně, abychom zlepšili trénink modelu AI. Tento proces jim pomáhá určit anomálie a struktury. Zvyšte přesnost lékařských hodnocení a plánů léčby pomocí našich služeb.
Anotace rentgenového snímku zpřesňuje diagnostiku AI. Naši odborníci pečlivě označují každý snímek tím, že přesně označují zlomeniny a abnormality. Před doručením klientovi také školí a kontrolují tyto štítky na nejvyšší přesnost. Důvěřujte nám, že vylepšíme vaši AI a získáte lepší lékařskou zobrazovací analýzu.
Klinické pojištění Anotace
Proces předchozího schvalování je klíčem k propojení poskytovatelů zdravotní péče, plátců a zajištění toho, aby léčba dodržovala pokyny. Anotace lékařských záznamů pomohla optimalizovat tento proces. Přiřazuje dokumenty k otázkám a zároveň dodržuje standardy a zlepšuje pracovní postupy klientů.
Problém: Anotace 6,000 XNUMX lékařských případů musela být provedena v přísném časovém horizontu přesně s ohledem na citlivost zdravotnických dat. Přísné dodržování aktualizovaných klinických pokynů a předpisů o ochraně osobních údajů, jako je HIPAA, bylo nutné k zajištění kvalitních anotací a souladu.
Řešení: Anotovali jsme více než 6,000 XNUMX lékařských případů a porovnali lékařské dokumenty s klinickými dotazníky. To vyžadovalo pečlivé propojení důkazů s odpověďmi při dodržení klinických pokynů. Klíčovými výzvami byly krátké termíny pro velký soubor dat a řešení neustále se vyvíjejících klinických standardů.
Specializované a vyškolené týmy:
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
Patentovaná platforma nabízí výhody:
Specializované a vyškolené týmy:
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
Patentovaná platforma nabízí výhody:
Odhaduje se, že datoví vědci stráví více než 80 % svého času přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým může soustředit na vývoj robustních algoritmů, přičemž únavnou část shromažďování datových sad pro rozpoznání jmenovaných entit přenecháte nám.
Průměrný model ML by vyžadoval shromažďování a označování velkých kusů pojmenovaných datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S partnery, jako jsme my, nabízíme experty na domény, které lze snadno škálovat, jak vaše firma roste.
Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.
Náš osvědčený proces zajišťování kvality dat, ověřování technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají poskytovat nejlepší kvalitu ve své třídě, která často předčí očekávání.
Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti
Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.
Vysoká dostupnost a včasnost dat, služeb a řešení v síti.
Díky fondu zdrojů na pevnině i na moři můžeme podle potřeby budovat a škálovat týmy pro různé případy použití.
Díky kombinaci globální pracovní síly, robustní platformy a provozních procesů navržených 6 sigma black-belts pomáhá Shaip zahájit ty nejnáročnější iniciativy AI.
Named Entity Recognition (NER) vám pomůže vyvinout špičkové modely strojového učení a NLP. Naučte se případy použití, příklady a mnohem více NER v tomto superinformativním příspěvku.
Kvalitní tréninková zdravotnická datová sada zlepšuje výsledky lékařského modelu založeného na umělé inteligenci. Jak ale vybrat správného poskytovatele služeb označování zdravotních údajů?
Vzhledem k tomu, že data jsou základem pro zdravotní péči, musíme porozumět její roli, realizacím v reálném světě a výzvám. Čtěte dál a dozvíte se…
Kontaktujte nás a zjistěte, jak můžeme shromažďovat a komentovat datovou sadu pro vaše jedinečné řešení AI/ML
Rozpoznávání pojmenovaných entit je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovávat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.
Stručně řečeno, NER se zabývá:
Rozpoznání/detekce pojmenované entity – Identifikace slova nebo řady slov v dokumentu.
Klasifikace pojmenované entity – Klasifikace každé detekované entity do předem definovaných kategorií.
Zpracování přirozeného jazyka pomáhá vyvinout inteligentní stroje schopné extrahovat význam z řeči a textu. Strojové učení pomáhá těmto inteligentním systémům pokračovat v učení školením na velkém množství datových sad přirozeného jazyka. Obecně se NLP skládá ze tří hlavních kategorií:
Pochopení struktury a pravidel jazyka – syntaxe
Odvozování významu slov, textu a řeči a identifikace jejich vztahů – sémantika
Identifikace a rozpoznávání mluvených slov a jejich přeměna na text – Řeč
Některé z běžných příkladů předem určené kategorizace entit jsou:
Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
pronájem: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazílie, Cambridge
Organizace: Samsung, Disney, Yale University, Google
Čas: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:
Systémy založené na slovníku
Systémy založené na pravidlech
Systémy založené na strojovém učení
Zjednodušená zákaznická podpora
Efektivní lidské zdroje
Zjednodušená klasifikace obsahu
Optimalizace vyhledávačů
Přesné doporučení obsahu